K均值图像分割

资 源 简 介

K均值图像分割

详 情 说 明

K均值图像分割是一种基于聚类分析的经典图像处理方法，主要用于将彩色图像划分为具有相似特征的区域。该方法的核心思想是将图像中的像素点根据颜色特征进行分组，使得同一组内的像素点颜色尽可能相似，而不同组之间的颜色差异尽可能明显。

算法流程主要包括以下几个步骤：首先，读取彩色图像并将其转换为适合处理的数据格式，通常是将每个像素点的RGB值作为特征向量。然后，随机初始化K个聚类中心，代表需要分割的区域数量。接下来，通过迭代的方式计算每个像素点与聚类中心的距离，并将其分配到最近的聚类中。每一次迭代后，重新计算聚类中心的位置，直到聚类中心不再发生显著变化或达到预设的迭代次数。

最终，算法会输出一张分割后的图像，其中每个区域的颜色由对应聚类中心的颜色决定。这种方法适用于图像压缩、目标识别和图像增强等应用场景，但由于K均值对初始聚类中心敏感，通常需要多次运行以获取较优的分割效果。